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1毕业设计论文课题来源及内容注明自拟、科研、科技服务类别及任务提出单位课题来源自拟课题内容随着我们国家的互联网规模不断的扩大用户规模越来越庞大网络上的电影资源数量和用户对电影资源的需求也越来越多“信息过载”是现代许多电影系统面临的问题用户很难快速有效的获取到所需要的电影资源虽然搜索引擎能够为解决上述的问题提供一种解决方面但是当用户没有确切的观影目标时搜索引擎所呈现的结果会让顾客眼花缭乱难以快速而准确的发挥作用。为了解决搜索引擎难以满足用户需求怎么样设计才能过滤掉搜索引擎所展示的无用的信息并且能够提升用户的体验成为了系统的首要任务。通过完成毕业设计将所学的python编程知识和数据库知识相结合根据开发和业务需要完成一个完整的软件开发项目运用软件工程理论通过需求分析、系统设计、系统编程以及系统测试这四个步骤来完成本系统的开发系统总体采用Django框架对网站进行设计与制作数据库选用Django自带的sqlite实现一个页面直观简洁、易于操作且推荐结果准确的电影推荐网站。2毕业设计论文课题任务的要求和主要技术指标要求1.在进行毕业设计之前了解电影网站的用户需求及业务流程处理。2.结合大学期间所学的编程知识和数据库知识做好课题研究的知识准备。3.配置好系统的开发环境使用pycharm进行系统编程以及软件的制作。4.能够结合先前所知的电影网站业务需求对系统的数据库、系统界面进行设计归纳系统的具体功能。5.在系统的设计工作结束后针对系统的功能代码进行编写。6.系统初步设计完成后对系统进行进一步的优化。7.在系统编程已经完成的基础上对系统功能进行全面测试确保系统的稳定性和可靠性。8.以认真严谨的态度对待毕业论文按照进度要求认真完成毕业论文。主要技术要求1.能够熟练使用python语言和Django框架进行系统的开发2.在开发过程中选用合适的开发工具进行系统开发3.设计出一个直观简洁的系统界面利于用户使用系统能够正常运行不出现较大错误能够实现在系统设计阶段提出的系统功能4.按照软件开发的步骤独立自主的完成系统的需求分析、系统设计、系统实现和系统测试5.独立进行毕业论文的撰写工作结合毕业设计开发的实际情况撰写论文论文整体框架结构合理完整。论文通过学校的查重方式测试且重复率小于20%字数不少于14000字论文格式符合学校相应的论文格式规范。3进度安排第3学期第9周–第11周完成系统开发的相关书籍查找工作、确定系统的开发方向在该阶段确定系统开发平台和后台使用的数据库。 第3学期第12周–第13周进行系统的需求分析 第3学期第14周–第15周进行系统数据库的设计 第3学期第16周–第18周进行系统总体和模块化设计 第4学期第1周–第5周进行系统的编码和单元测试 第4学期第6周–第7周 软件的系统测试并进行完善 第4学期第8周–第10周 撰写毕业论文第4学期第11周–第12周进行答辩准备4参考文献[1]协同过滤算法中相似度计算问题研究[J]. 樊艳清,梁宏宇,纪佳琪. 计算机技术与发展. 2020(08)[2]基于协同过滤混合算法的餐饮推荐系统设计与实现[J]. 金强山,冯光. 计算机时代. 2020(02).[3]基于协同过滤的电商推荐系统的设计与实现[J]. 贾玉罡. 数字通信世界. 2018(03).[4]基于协同过滤的个性化民宿推荐系统的设计与实现[J]. 路丹,陈占芳. 现代计算机(专业版). 2018(32).[5]协同过滤算法在电影推荐系统中的应用[J]. 黄莹,宋伟伟,邓春玲,江晓苏. 软件导刊. 2015(08).[6]混合协同过滤个性化推荐算法研究[J]. 黄琼,冯军焕. 计算机光盘软件与应用. 2014(04).[7]基于深度学习的资源个性化推荐算法及模型设计[J]. 梁婷婷,李丽琴. 智能计算机与应用. 2018(06).[8]基于Web挖掘的个性化视频推荐系统设计与实现[J]. 汤伟. 电子设计工程. 2018(18).[9]基于混合推荐算法的个性化电影推荐系统的设计与实现[D]. 王璇璇.华中科技大学 2021.[10]基于用户相似度的协同过滤推荐算法[J]. 荣辉桂,火生旭,胡春华,莫进侠. 通信学报. 2014(02). [11]曾浩鸣.基于神经协同过滤的个性化电影推荐研究与系统设计[D].广东财经大学,2021. [12]石科. Research andDevelopment of Movie Recommendation System Based on HybridRecommendation Algorithm[D].首都经济贸易大学,2020. [13]刘淑钰.基于卷积神经网络和循环神经网络的电影推荐算法研究[D].重庆大学,2020. [14]李欢.基于社交网络的个性化推荐系统的设计与实现[D].扬州大学,2020[15]郑策,尤佳莉.电影推荐系统中基于图的协同过滤算法[J].计算机与现代化,2019(11):38-4348…[16]胡正江,兰海翔,卢涵宇,侯汝冲,薛安琪.基于Python的协同过滤算法的研究与应用实现[J].电脑知识与技术,2019,15(25).[17] 杨浪. 基于Spark的电影推荐系统设计与实现[D].北京邮电大学,2021. [18]Duan Rui,JiangCuiqing,Jain Hemant K… Combining review-based collaborative filteringand matrix factorization: A solution to rating’s sparsity problem[J].Decision Support Systems,2022,156. [19]白松滔.融合协同过滤和图卷积的电影推荐研究[D].南京信息工程大学,2022. [20]雷前春.基于网络爬虫的电商比价及推荐系统的设计与实现[D].东华大学,2018. 基于Django和协同过滤的电影推荐系统
1毕业设计论文课题来源及内容注明自拟、科研、科技服务类别及任务提出单位课题来源自拟课题内容随着我们国家的互联网规模不断的扩大用户规模越来越庞大网络上的电影资源数量和用户对电影资源的需求也越来越多“信息过载”是现代许多电影系统面临的问题用户很难快速有效的获取到所需要的电影资源虽然搜索引擎能够为解决上述的问题提供一种解决方面但是当用户没有确切的观影目标时搜索引擎所呈现的结果会让顾客眼花缭乱难以快速而准确的发挥作用。为了解决搜索引擎难以满足用户需求怎么样设计才能过滤掉搜索引擎所展示的无用的信息并且能够提升用户的体验成为了系统的首要任务。通过完成毕业设计将所学的python编程知识和数据库知识相结合根据开发和业务需要完成一个完整的软件开发项目运用软件工程理论通过需求分析、系统设计、系统编程以及系统测试这四个步骤来完成本系统的开发系统总体采用Django框架对网站进行设计与制作数据库选用Django自带的sqlite实现一个页面直观简洁、易于操作且推荐结果准确的电影推荐网站。2毕业设计论文课题任务的要求和主要技术指标要求1.在进行毕业设计之前了解电影网站的用户需求及业务流程处理。2.结合大学期间所学的编程知识和数据库知识做好课题研究的知识准备。3.配置好系统的开发环境使用pycharm进行系统编程以及软件的制作。4.能够结合先前所知的电影网站业务需求对系统的数据库、系统界面进行设计归纳系统的具体功能。5.在系统的设计工作结束后针对系统的功能代码进行编写。6.系统初步设计完成后对系统进行进一步的优化。7.在系统编程已经完成的基础上对系统功能进行全面测试确保系统的稳定性和可靠性。8.以认真严谨的态度对待毕业论文按照进度要求认真完成毕业论文。主要技术要求1.能够熟练使用python语言和Django框架进行系统的开发2.在开发过程中选用合适的开发工具进行系统开发3.设计出一个直观简洁的系统界面利于用户使用系统能够正常运行不出现较大错误能够实现在系统设计阶段提出的系统功能4.按照软件开发的步骤独立自主的完成系统的需求分析、系统设计、系统实现和系统测试5.独立进行毕业论文的撰写工作结合毕业设计开发的实际情况撰写论文论文整体框架结构合理完整。论文通过学校的查重方式测试且重复率小于20%字数不少于14000字论文格式符合学校相应的论文格式规范。3进度安排第3学期第9周–第11周完成系统开发的相关书籍查找工作、确定系统的开发方向在该阶段确定系统开发平台和后台使用的数据库。 第3学期第12周–第13周进行系统的需求分析 第3学期第14周–第15周进行系统数据库的设计 第3学期第16周–第18周进行系统总体和模块化设计 第4学期第1周–第5周进行系统的编码和单元测试 第4学期第6周–第7周 软件的系统测试并进行完善 第4学期第8周–第10周 撰写毕业论文第4学期第11周–第12周进行答辩准备4参考文献[1]协同过滤算法中相似度计算问题研究[J]. 樊艳清,梁宏宇,纪佳琪. 计算机技术与发展. 2020(08)[2]基于协同过滤混合算法的餐饮推荐系统设计与实现[J]. 金强山,冯光. 计算机时代. 2020(02).[3]基于协同过滤的电商推荐系统的设计与实现[J]. 贾玉罡. 数字通信世界. 2018(03).[4]基于协同过滤的个性化民宿推荐系统的设计与实现[J]. 路丹,陈占芳. 现代计算机(专业版). 2018(32).[5]协同过滤算法在电影推荐系统中的应用[J]. 黄莹,宋伟伟,邓春玲,江晓苏. 软件导刊. 2015(08).[6]混合协同过滤个性化推荐算法研究[J]. 黄琼,冯军焕. 计算机光盘软件与应用. 2014(04).[7]基于深度学习的资源个性化推荐算法及模型设计[J]. 梁婷婷,李丽琴. 智能计算机与应用. 2018(06).[8]基于Web挖掘的个性化视频推荐系统设计与实现[J]. 汤伟. 电子设计工程. 2018(18).[9]基于混合推荐算法的个性化电影推荐系统的设计与实现[D]. 王璇璇.华中科技大学 2021.[10]基于用户相似度的协同过滤推荐算法[J]. 荣辉桂,火生旭,胡春华,莫进侠. 通信学报. 2014(02). [11]曾浩鸣.基于神经协同过滤的个性化电影推荐研究与系统设计[D].广东财经大学,2021. [12]石科. Research andDevelopment of Movie Recommendation System Based on HybridRecommendation Algorithm[D].首都经济贸易大学,2020. [13]刘淑钰.基于卷积神经网络和循环神经网络的电影推荐算法研究[D].重庆大学,2020. [14]李欢.基于社交网络的个性化推荐系统的设计与实现[D].扬州大学,2020[15]郑策,尤佳莉.电影推荐系统中基于图的协同过滤算法[J].计算机与现代化,2019(11):38-4348…[16]胡正江,兰海翔,卢涵宇,侯汝冲,薛安琪.基于Python的协同过滤算法的研究与应用实现[J].电脑知识与技术,2019,15(25).[17] 杨浪. 基于Spark的电影推荐系统设计与实现[D].北京邮电大学,2021. [18]Duan Rui,JiangCuiqing,Jain Hemant K… Combining review-based collaborative filteringand matrix factorization: A solution to rating’s sparsity problem[J].Decision Support Systems,2022,156. [19]白松滔.融合协同过滤和图卷积的电影推荐研究[D].南京信息工程大学,2022. [20]雷前春.基于网络爬虫的电商比价及推荐系统的设计与实现[D].东华大学,2018.